Update README.md

README.md

@@ -97,11 +97,25 @@ Use the code below to get started with the model.
 ```python
 from transformers import pipeline
 
-asr = pipeline("automatic-speech-recognition", "NbAiLab/nb-whisper-small-beta")
-asr("audio.mp3", generate_kwargs={'task': 'transcribe', 'language': 'no'})
+asr = pipeline(
+    "automatic-speech-recognition",
+    "NbAiLab/nb-whisper-small-beta"
+)
+asr(
+    "audio.mp3",
+    generate_kwargs={'task': 'transcribe', 'language': 'no'}
+)
 # {'text': ' Så mange anga kører seg i så viktig sak, så vi får du kører det tilbake med. Om kabaret gudam i at vi skal hjælge. Kør seg vi gjør en uda? Nei noe skal å abelistera sonvorne skrifer. Det er sak, så kjent det bare handling i samtatsen til bargører. Trudet første lask. På den å først så å køre og en gange samme, og så får vi gjør å vorte vorte vorte når vi kjent dit.'}
+```
+
+Timestamps can also be retrieved by passing in the right parameter.
 
-asr("audio.mp3", generate_kwargs={'task': 'transcribe', 'language': 'no'}, return_timestamps=True)
+```python
+asr(
+    "audio.mp3",
+    generate_kwargs={'task': 'transcribe', 'language': 'no'},
+    return_timestamps=True,
+)
 # {'text': ' at så mange angar til seg så viktig sak, så vi får jo kjølget klare tilbakemeldingen om hva valget dem gjør at vi skal gjøre. Hva skjer vi gjøre nå da? Nei, nå skal jo administrationen vår skrivferdige sak, så kjem til behandling i samfærdshetshøyvalget, tror det første 
 #  r. Først så kan vi ta og henge dem kjemme, og så får vi gjøre vårt valget når vi kommer dit.',
 #  'chunks': [{'timestamp': (0.0, 5.34),
@@ -116,7 +130,6 @@ asr("audio.mp3", generate_kwargs={'task': 'transcribe', 'language': 'no'}, retur
 #    'text': ' Først så kan vi ta og henge dem kjemme, og så får vi gjøre vårt valget når vi kommer dit.'}]}
 ```
 
-[More Information Needed]
 
 ## Training Details